🧠 Об искусственном интеллекте
В
подборке новостей конференции Build 2021 я наткнулся на анонс сервиса Text Analytics for health. Ниже я объясню, чем он меня зацепил, побудив внимательнее присмотреться к интересному стеку облачных технологий Microsoft.
ℹ️
Azure Cognitive Services - это облачные службы для интеграции в приложения когнитивного распознавания в пяти категориях - речь, зрение, язык, решение и поиск. К услугам разработчиков REST API и пакеты SDK, для использования которых по утверждению компании не требуется специальных навыков анализа данных и работы с искусственным интеллектом.
Одна из служб -
анализ текста с функцией обработки естественного языка (NLP). Она предоставляет, например, анализ тональности текста, извлечение ключевых фраз и распознавание именованных сущностей. Модуль
Text Analytics for health заточен под обработку историй болезни и медицинских карт ⚕ Помимо прочего он распознает и размечает известные термины (диагноз), время (день недели) и связь со справочниками (лекарства).
⌛️ В середине 2000-х я работал в управлении медицинской информацией одной американской больницы, причем весьма продвинутой. Электронные медицинские карты там завели еще в 1994 г. Тогда ветеранам нелегко было переходить на ПК, некоторые водили мышью в воздухе ;)
15 лет назад бумажная часть истории болезни сканировалась и хранилась в виде изображений 📷 Удачи с распознаванием каракулей врачей на коленке :) Однако немало документов приходило сразу в электронном виде.
Записки медсестер и рентген вводили с клавиатуры 🎹 A отчеты врачей об операциях и сводки при выписке обрабатывались с помощью распознавания речи 📞 Врач звонил по телефону и диктовал отчет, иногда прямо из операционной комнаты. Сотрудник отдела распознавания речи прослушивал записанные сообщения, набирал их на компьютере и отправлял в историю болезни 👌
Дежурили 24/7. Сначала работали американцы, потом ушло на аутсорс за рубеж, а к 2008 году людей уже начали заменять автоматические системы распознавания речи ⏺ На этапе внедрения и обкатки системы со сложной терминологией и произношением врачей роль редакторов отводилась сотрудникам отдела. Но недолго, ведь врачи в любом случае вычитывали документы и могли вносить правки перед электронной подписью.
Я знаком с работой аналитиков и кодеров историй болезни, поэтому легко могу представить, как этот модуль может способствовать повышению продуктивности и экономии средств, вплоть до замены людей ⬆️ Но это техническая сторона обслуживания пациентов, а есть еще медицинская и научная - клинические исследования, анализ заболеваний. Актуальная тема ✌️